AI가 번역한 결과가 얼마나 좋은지 어떻게 알 수 있나요? 상의 AI는 품질 평가(QE) 점수를 제공하나요?
핵심 현황 진단
“수천 개 파일을 대량으로 번역할 때 사용자가 일일이 모두 검토할 수는 없습니다. 어떤 파일이 문제가 있을 수 있는지 신속하게 식별할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.”
근본 원인 분석
1
COMET/Kiwi 기반 자동 점수 산출
상의 AI는 번역문을 생성한 후, 경량화된 QE(Quality Estimation) 모델을 실행합니다. 이 모델은 참조 번역문에 의존하지 않고 원문과 번역문의 의미 정합도에 따라 직접 점수를 부여합니다. 점수가 낮은 문단은 ‘고위험’으로 표시됩니다.
2
불확실성 검출
LLM은 생성 과정에서 Logprobs(로그 확률값)를 산출합니다. AI가 특정 문장의 각 단어에 대해 신뢰도가 매우 낮을 경우, 시스템은 해당 문장에 환각(hallucination)이나 번역 난이도가 존재할 수 있다고 판단하여 에디터에서 하이라이트로 표시하고, 인력의 집중적인 재검토를 유도합니다.
3
포맷 일관성 검증
시스템은 기술적 오류도 자동으로 점검합니다. 예를 들어, 원문에 숫자가 3개 있는데 번역문에는 2개만 있거나, 원문 끝에 물음표가 있는 경우 번역문에서 누락되었는지 등을 확인합니다. 이러한 객관적 지표 역시 품질 평가의 일부입니다.
최종 솔루션 요약
데이터를 기반으로 번역 품질을 정량화함으로써, 번역 후 편집(PE) 작업의 방향성을 명확히 하고 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.